În acest articol, vom introduce semnificația interfețelor de date om-mașină. Proprietarii de uzine pot folosi acest articol pentru a afla mai multe despre conceptul de interfețe de date om-calculator și rolul interfețelor de date om-calculator în fabrica viitorului.
Acest articol acoperă:
- Ce înseamnă interfața de date om-mașină?
- Beneficiile cheie ale interfeței de date om-mașină
- Ce industrii îl folosesc?
- Ce este necesar pentru implementare?
Ce înseamnă interfața de date om-calculator?
Internetul lucrurilor și mediul de date mari
Pe măsură ce din ce în ce mai multe platforme IoT sunt folosite în producție, sunt generate cantități mari de date. Mediul „inteligent” al fabricii se referă la generarea și livrarea unor cantități mari de date, învățare automată, inteligență artificială, soluții de realitate augmentată și virtuală și mașini conectate cu platforme IoT integrate. Datele reale pot proveni din surse externe, cum ar fi senzori de pe mașini, dispozitive conectate, logistică, HMI-uri încorporate, sisteme SCADA interne și modele de cumpărare ale clienților. Astăzi, există nenumărate surse de date care trebuie integrate în procesul de luare a deciziilor.
Soluțiile de Big Data și Business Intelligence sunt din ce în ce mai mult evaluate pentru a obține informații din date. În cele mai multe cazuri, aceste date sunt trimise în cloud pentru analiză și procesare ulterioară. Este nevoie de o soluție industrială robustă în cloud pentru stocarea și procesarea datelor din mai multe surse de date generate.
Acestea fiind spuse, totuși, există momente în care trebuie luate decizii instantanee, caz în care datele trebuie procesate la margine, în loc să fie transmise mai întâi în cloud. Edge computing implică procesarea datelor de pe platformele IoT mai aproape de locul unde sunt generate efectiv datele. În cazul fabricilor, aceasta implică prelucrarea datelor la nivelul fabricii.
Luați în considerare o situație în care o mașină critică de pe o linie de asamblare importantă se supraîncălzi. Dacă toate datele trebuie trimise mai întâi către cloud, acest lucru poate consuma foarte mult timp, deoarece este necesară o acțiune imediată. Problemele care implică latența și conectivitatea la rețea pot avea, de asemenea, un impact. În acest caz, edge computing este de preferat unui proces bazat pe cloud, deoarece senzorii de la mașini pot trimite doar datele de care au nevoie către HMI de la nivelul fabricii, astfel încât personalul fabricii poate ajusta imediat temperatura mașinilor în consecință.
Interfață de date umane
Conceptul de interfață de date om-mașină este despre oamenii care interacționează direct cu datele generate de mașină. De asemenea, descrie legătura dintre creier și modelele de gândire ale mașinii. Cu alte cuvinte, datele circulă între creierul uman și mașină.
Mulți proprietari de instalații sunt familiarizați cu implicarea de la mașină la mașină, deoarece mașinile de la nivelul fabricii necesită aport de la alte mașini și fac parte dintr-un sistem SCADA intern. Cei mai mulți sunt, de asemenea, familiarizați cu conceptul de facilitare a interacțiunii umane prin utilizarea limbajului.
Interfețele de date om-mașină sunt despre comunicarea om-mașină. Interfețele de date umane necesită mașini care sunt capabile să capteze și să înțeleagă nu numai modelele neuronale și comunicațiile, ci și să recunoască și să înțeleagă alți indicatori senzoriali. Aceasta ar putea include utilizarea sistemelor de recunoaștere facială, astfel încât comercianții cu amănuntul să poată evalua reacția unui client la un anumit produs sau să ofere informații promoționale în timp real despre un produs pentru care și-au manifestat interes pozitiv. De asemenea, aparatele ar trebui să fie capabile să proceseze și să înțeleagă comenzile vocale, indicațiile vizuale, biofeedback-ul și alte date senzoriale pentru a se angaja eficient în această comunicare.
Interfețele de date umane sunt în conformitate cu obiectivul Industry 4.0 al învățării automate, deoarece mașinile vor învăța și vor putea procesa datele pe care le primesc de la creierul uman/feedback uman direct. Astfel, dacă acest concept este aplicat unui mediu de fabrică, în cazul unei mașini supraîncălzite, temperatura ar putea fi reglată prin indicații vizuale sau comenzi vocale directe de la muncitorii din fabrică.
Avantajele cheie ale interfețelor de date om-mașină
Capacități de luare a deciziilor îmbunătățite
Optimizarea instalației bazată pe date a facilitat dezvoltarea soluțiilor de întreținere predictivă și a altor informații mari de date, cum ar fi algoritmii de învățare automată. Odată ce platformele IoT sunt implementate, interfețele de date umane pot permite creierului uman să acceseze date și informații direct de pe aceste platforme, fără a fi nevoie să transfere mai întâi datele în cloud.
Simplificarea procesului de implicare a datelor
Analiza datelor este un domeniu destul de complex. În timp ce dezvoltarea sistemelor back-end necesită încă capacități tehnologice avansate, interfețele om-mașină au potențialul de a reduce complexitatea sistemelor tradiționale front-end.
Analiza și procesarea datelor în timp real
Interfețele umane de date sunt potrivite pentru mediile de procesare de vârf și permit luarea unor decizii critice și analiza datelor în timp real. Nu există nicio întârziere din cauza latenței și sunt trimise doar datele care trebuie procesate, prin urmare sunt implicate pachete mai mici de date.
Îl folosește industria?
În prezent, nu există multe industrii care utilizează interfața de date umane. Sectorul asistenței medicale a fost unul dintre cei care au adoptat tehnologia Human Data Interface și a fost folosit pentru a ajuta pacienții paraplegici. Este de așteptat ca tot mai multe industrii să adopte modelul de interfață de date umane în viitorul apropiat.
Ce necesită implementarea?
Schimbare de atitudine
Primul obstacol care trebuie depășit pentru a implementa o interfață de date umane este atitudinea. În mod tradițional, analiza datelor și managementul datelor mari au fost cu adevărat abordate doar de analiștii de date și de alți profesioniști IT/business. Pentru a interoga datele, trebuie să înțelegeți și bazele de date și mai multe limbaje de programare. Conceptul de interfață de date umane se bazează pe capacitatea creierului uman de a emite comenzi directe către mașini și pe capacitatea mașinilor de a prelua indiciile umane și indicatorii senzoriali. Aceasta înseamnă că fluxul de date poate fi facilitat indiferent de nivelul de calificare sau expertiză a utilizatorului final, ceea ce necesită o schimbare dramatică a atitudinilor actuale față de interogarea și gestionarea datelor.
Înțelegerea datelor
Creierul uman trebuie să fie capabil să înțeleagă datele transmise de mașină și invers. Instruirea în realitate virtuală și alte instrumente AI pot fi folosite pentru a oferi oamenilor sesiuni de implicare a mașinii pentru seturi de date mai complexe. Mașinile trebuie să aibă, de asemenea, senzorii și algoritmii necesari pentru a procesa feedback-ul uman direct.